我的方法是这样的
clc;
clear all;
close all;
N=30000;
M=16;
Sr=randint(N,1,[0,(M-1)]);
S=qammod(Sr,16,0,'gray'); S=S(:);
Noisy_Data=awgn(S,20,'measured'); % Add AWGN
figure(2)
subplot(1,2,1)
plot(S,'o','markersize',10);
grid on
subplot(1,2,2)
plot(Noisy_Data,'.');
grid on
您是否可以协助我进行必要的修改以获得与上图相似的图形。谢谢。
答案 0 :(得分:2)
首先要做的是计算数据的二维直方图。这可以通过以下方式完成:
% Size of the histogram matrix
Nx = 160;
Ny = 160;
% Choose the bounds of the histogram to match min/max of data samples.
% (you could alternatively use fixed bound, e.g. +/- 4)
ValMaxX = max(real(Noisy_Data));
ValMinX = min(real(Noisy_Data));
ValMaxY = max(imag(Noisy_Data));
ValMinY = min(imag(Noisy_Data));
dX = (ValMaxX-ValMinX)/(Nx-1);
dY = (ValMaxY-ValMinY)/(Ny-1);
% Figure out which bin each data sample fall into
IdxX = 1+floor((real(Noisy_Data)-ValMinX)/dX);
IdxY = 1+floor((imag(Noisy_Data)-ValMinY)/dY);
H = zeros(Ny,Nx);
for i=1:N
if (IdxX(i) >= 1 && IdxX(i) <= Nx && IdxY(i) >= 1 && IdxY(i) <= Ny)
% Increment histogram count
H(IdxY(i),IdxX(i)) = H(IdxY(i),IdxX(i)) + 1;
end
end
请注意,您可以使用参数Nx
和Ny
来调整绘图所需的分辨率。请记住,直方图越大,数据样本越多(由模拟的参数N
控制),您需要在直方图箱中获得足够的数据,以避免出现斑点。
然后,您可以根据this answer将直方图绘制为颜色贴图。在这样做时,您可能希望向直方图的所有非零二进制位添加常量,以便为零值二进制保留白色带。这将提供与散点图更好的相关性。这可以通过以下方式完成:
% Colormap that approximate the sample figures you've posted
map = [1 1 1;0 0 1;0 1 1;1 1 0;1 0 0];
% Boost histogram values greater than zero so they don't fall in the
% white band of the colormap.
S = size(map,1);
Hmax = max(max(H));
bias = (Hmax-S)/(S-1);
idx = find(H>0);
H(idx) = H(idx) + bias;
% Plot the histogram
pcolor([0:Nx-1]*dX+ValMinX, [0:Ny-1]*dY+ValMinY, H);
shading flat;
colormap(map);
将N
增加到1000000后,会根据您的样本生成以下数据: